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【快班】Python機器學習
此課程所屬 【python數據分析師職業方向】, 【人工智能職業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
隨報隨學 共9課 ★★★
開課時間 課程周期 難易度
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Python 網絡 模型 算法 機器學習 神經網絡
課程介紹
本課程是煉數成金《機器學習》(http://f.dataguru.cn/thread-229688-1-1.html)課程的姐妹篇,學習本課程前最好先學過(或同時進修)《機器學習》,兩門課程兼修可以起到更好的效果。參加本課程的初學者,建議同時參加《機器學習》快班什么是快班?點擊了解

相對于《機器學習》課程,本課程內容有以下特點:
1 對于《機器學習》中已經講過的模型算法,我們會在更高的高度,更細的粒度,大縱深的予以擴充,例如決策樹,本課程里會更詳細地講解剪枝過程,以及之前沒有涉及的回歸樹。又例如貝葉斯分類,本課程里將擴展到貝葉斯學習的高度,很多模型其實都有其貝葉斯含義,我們可以從更高的視角去對貝葉斯思維進行俯瞰,同時推廣至貝葉斯圖以及一般的概率圖模型。對于支持向量機,我們會講更多的凸優化,對偶問題的背景,同時擴展到核方法。等等。
2 大幅度補充《機器學習》中沒有涉及,但大家又非常感興趣的內容,例如特征工程,半監督學習,被稱為Kaggle神器的xgboost算法,流形學習等,這些都是大家夢寐以求的知識。
3 講述機器學習的主流算法在python下的實現,學習者可以熟練的運用python下有關的資源包快速實現或書寫部分代碼,部署自己的模型,并且通過python代碼實現的案例,了解這些模型的應用場景與調優方法。最近2年,python在機器學習領域得到長足發展,簡便輕量,設計合理的語言特性使其成為人工智能的首選語言,在算法模型封裝積累上,也有了長足進步,呈現出爆炸式增長之勢,學習好這門手藝,對于實現個人價值大有裨益

本課程的受眾主要是沒有經過專業訓練的IT專業人員,他們可能是程序員,運維,IT系統架構師等等,也適合沒有經過科班訓練的數據分析師。數據分析是一個業務+算法+IT的交叉領域,同時熟悉這三方面知識的人,可以玩轉大數據,產生無窮無盡的花樣,產生巨大的價值。但很無奈的情況是這種人才太少,IT人員即使熟悉本公司的業務,但同時又熟悉算法的人極少。一般只能做一些簡單的維度統計,指標計算等等,如果說到開發更高智能的系統,知識上鞭長莫及。本課程的目標,正是要打破知識的鴻溝,向IT人員普及算法知識,并把這些知識用于實際項目,把中國的機器學習應用能力提高一個臺階。
課程大綱

第1課 機器學習基礎,有監督學習,無監督學習,半監督學習。機器學習與深度學習,人工智能的關系。部署python機器學習環境,matplotlib、Numpy、Scipy、libsvm、opencv、pandas、Anaconda、scikit-learn、theano、Keras、Tensorflow。機器學習基礎算法在python下實現。Python與R,Julia等對比。


第2課 從貝葉斯網到概率圖模型,貝葉斯統計學,貝葉斯思維,一切皆有貝葉斯。生成式模型與判別式模型。先驗知識,貝葉斯統計在小數據學習中的應用。pyMC部署。手機短信發送行為分析案例。


第3課 吉布斯抽樣,在貝葉斯統計中采用MCMC。網站轉化率A/B測試案例。用貝葉斯回歸進行金融預測的案例。


第4課 決策樹,信息熵與相對熵,ID3,C4.5,CART等算法,剪枝過程。用scikit-learn實現決策樹。


第5課 回歸樹。adaboost算法。提升樹,分類提升樹,回歸提升樹。梯度提升。用決策樹構建隨機森林。深度森林,及其與深度神經網絡的對比?深度森林是否可以取代深度學習?


第6課 XGboost,原理及實現。計算學習理論,機器學習是騙局嗎?VC維與樣本復雜度。超參數如何選擇?缺失數據處理方法。類不平衡的處理。特征工程。與上述問題有關的scikit-learn函數。


第7課 在海量短信中定位垃圾短信,半監督學習及其困難之處。聚類假設與流形假設。從k-means衍生的半監督學習算法。協同訓練及其Python實現。co-forest算法,并應用于醫學圖像分析,半監督SVM及python實現。


第8課 基于EM算法的半監督學習生成式方法。基于圖的方法,label propagation和label spreading的python實現,多種半監督學習方法效果比較。用label propagation進行手寫體識別。


第9課 流形學習與降維,用scikit-learn實現流形學習


第10課 凸優化,梯度下降算法,永恒難題之局部極小值,SGD隨機梯度下降算法,python中實現梯度下降算法及SGD。梯度下降算法應用于神經網絡,BP學習算法,用theano實現BP神經網絡,神經網絡各種訓練框架和工業級實現,用tensorflow實現更復雜的神經網絡結構。梯度下降算法在推薦系統中的應用,構筑一個新聞推薦系統


第11課 凸優化與支持向量機,核方法,支持向量回歸,核嶺回歸,應用支持向量機作人臉識別。在python中利用libsvm實現支持向量機,python中實現核有關算法
課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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